末流985保研vs字节转正 选哪个

本人bg：本科ip地某2 今年推免至ip地某9研究生，本科为电子科学 读研方向为电子科学与技术下的一个二级学科。原来有读博打算，但近期遇见crush后，发现自己更想赚钱，研究生方向好发文章但不太好就业（或者说跟主流的ic设计等没什么关系，是做工艺的）本科有一定的Verilog基础 拿过若干FPGA的比赛国奖，想问一下各位大佬未来三年该如何规划。就业方向想跟模/数电路设计 FPGA 或数字IC沾边 自救不成功就是研究生阶段的工艺😭

1.你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的？有没有做过 Prompt 自动优化？当用户提出不完整的请求时，如何补全用户意图的？2.构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多3.用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？4.微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。5.DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？6.你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-cache 如何帮助推理加速？你自己做过哪些优化？7.假如需要支持 Streaming 输出，但当前服务延迟又超标，你会怎么折中设计？8.多轮对话上下文状态管理是如何做的？如何在高并发场景下保证一致性？9.你做的 Agent 使用了多少个外部工具，在调用链条上如何保障故障容错和超时机制？10.有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计？11.训练过程中数据来自用户行为日志，你是如何从这些数据中抽取训练对话的？有没有做过归一化或事件抽象？12.有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统？模型怎么“理解时间”？13.你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题？你会如何监控和定位的？

1.实习介绍2.介绍transformer架构3.transformer架构为什么要切分为多头？4.讲一下attention的具体计算步骤5.计算attention的softmax之前为什么要除根号d_k6.介绍一下transformer位置编码；还了解别的位置编码吗？7.如果在transformer中，把K去掉，变成Q*Q*V，这样会有什么问题吗？假如不考虑解码器，只考虑编码器内部的attention操作的话，这样会有什么问题？8.transformer是encoder-decoder架构，而GPT是decoder-only架构，为什么会演变成这样一种形式？为什么把encoder给舍弃掉了？9.为什么像GPT这种生成式任务，不同时利用encoder-decoder？10.transformer的FFN层为什么会逐渐演变成MOE层？11.moe层的负载均衡具体是怎么做的？偏置项b是怎么训练的？你怎么保证有一个机制让偏置项得到变换？照理来说，偏置项b应该放到损失函数中，这应该怎么设计？12.做agent有哪些框架？13.做agent的开发范式有哪些？14.lora微调的核心原理是什么？15.大模型幻觉了解吗，怎么缓解大模型幻觉？16.手撕，最长递增子序列

1. Encoder与Decoder中注意力机制存在哪些差异？2. 注意力机制的计算流程是怎样的，为何在计算时要除以根号下Dk，掩码注意力机制又是怎样达成的？3. 阐述GQA、MQA、MLA的原理分别是什么。4. 位置编码的必要性体现在哪里，为何选用sin_cos函数进行位置编码？5. 询问之前实习中Agent的设计思路，以及所提创新方法的实现方式。6. 提及使用DeepSpeed开展SFT训练，请说明DeepSpeed ZeRO Stage 1 - 3的不同之处，以及何种情况下使用FSDP更为合适。7. 询问Agent工具的设计情况，是否采用workflow形式。8. 了解哪些Agent开发框架，像langchain和LlamaIndex，它们的核心应用场景有何区别？9. 针对数据输入输出格式，为保证大模型输出稳定json格式，采取了哪些措施？10. 若Agent推理API需要低延迟响应，会从哪些方面开展系统级优化工作？11. 代码考察：给出LeetCode第34题，在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置